from sklearn.decomposition import PCA
# sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False)
# 参数：
# n_components:
# 意义：PCA算法中所要保留的主成分个数n，也即保留下来的特征个数n
# 类型：int
# 或者
# string，缺省时默认为None，所有成分被保留。
# 赋值为int，比如n_components = 1，将把原始数据降到一个维度。
# 赋值为string，比如n_components = 'mle'，将自动选取特征个数n，使得满足所要求的方差百分比。
# copy:
# 类型：bool，True或者False，缺省时默认为True。
# 意义：表示是否在运行算法时，将原始训练数据复制一份。若为True，则运行PCA算法后，原始训练数据的值不
# 会有任何改变，因为是在原始数据的副本上进行运算；若为False，则运行PCA算法后，原始训练数据的
# 值会改，因为是在原始数据上进行降维计算。
# whiten:
# 类型：bool，缺省时默认为False
# 意义：白化，使得每个特征具有相同的方差。